Data Analyst — Retail & AI
⚲ Kielce, Kraków, Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- Python
- SQL
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Dobra znajomość Pythona w zakresie analizy danych i ML (pandas, NumPy, scikit-learn)
Praktyczne podstawy machine learningu: regresja, klasyfikacja, walidacja modeli (podział train/test, metryki typu precision, recall, F1) — udokumentowane projektami komercyjnymi, akademickimi lub własnymi
Umiejętność pracy z SQL
Realna, codzienna praktyka w pracy z narzędziami AI wspierającymi programowanie i analizę (Claude Code, GitHub Copilot lub równoważne)
Analityczne podejście i umiejętność syntezy dużych, nieuporządkowanych zbiorów danych w spójne wnioski
Bardzo dobra komunikacja w języku angielskim (język dokumentacji technicznej) i polskim (komunikacja z interesariuszami)
Znajomość zasad RODO i ochrony danych osobowych
Preferowane wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, data science, statystyki, matematyki, inżynierii przemysłowej lub pokrewnej. Równoważne doświadczenie praktyczne jest równie cenione - zależy nam na tym, co potrafisz, a nie tylko na tym, gdzie studiowałeś/aś.
Mile widziane:
Doświadczenie z danymi retail / e-commerce / FMCG (sprzedaż, ceny, zapasy, asortyment) — mocny atut
Doświadczenie z danymi logistycznymi lub łańcucha dostaw
Znajomość narzędzi wizualizacji danych i dashboardów (Power BI lub równoważne)
Znajomość prognozowania szeregów czasowych (np. Prophet) lub analizy elastyczności cenowej
Doświadczenie z Git oraz podstawy tworzenia aplikacji (FastAPI / React)
O projekcie:
Poszukujemy osoby na stanowisko Data Analyst, która dołączy do zespołu Transformacji i wesprze rozwój narzędzi analitycznych oraz modeli uczenia maszynowego dla spółek retailowych Grupy.
Głównym celem tej roli jest przekształcanie danych sprzedażowych, magazynowych i cenowych w analizy, modele oraz rozwiązania wspierające podejmowanie kluczowych decyzji biznesowych.
Na co dzień będziesz pracować na rzeczywistych danych detalicznych, zajmując się m.in. budową pipeline'ów analitycznych w Pythonie, tworzeniem modeli machine learning (segmentacja, klasyfikacja, prognozowanie, modelowanie elastyczności cenowej), rozwojem narzędzi analitycznych oraz przygotowywaniem analiz z zakresu process mining i task mining.
Zakres obowiązków:
Analityka i modelowanie danych retail
• Przygotowanie, czyszczenie i łączenie danych z wielu źródeł — sprzedaż, zapasy, ceny, promocje
• Budowa modeli ML: segmentacja produktowa, klasyfikacja, prognozowanie popytu, elastyczność cenowa, wykrywanie anomalii
• Analizy portfelowe kategorii produktowych — od diagnozy nieefektywności po symulacje wyników
Rozwój narzędzi analitycznych
• Budowa i utrzymanie pipeline’ów danych w Pythonie - od surowych ekstraktów po warstwę analityczną
• Rozwój aplikacji i dashboardów analitycznych (Python/FastAPI, React/Vue)
• Codzienne wykorzystanie narzędzi AI - od generowania i przeglądu kodu po automatyzację analiz
• Dokumentowanie logiki modeli, założeń i metryk - w celu zapewnienia przejrzystości i audytowalności
Process & Task Mining
• Wsparcie analiz na platformie task mining - budowa i utrzymanie modeli klasyfikacyjnych ML dla danych procesowych
• Identyfikacja wariantów procesów, wąskich gardeł oraz możliwości automatyzacji
• Współpraca z pozostałymi analitykami zespołu przy projektach process intelligence
• Zapewnienie zgodności prac analitycznych z obowiązującymi przepisami o ochronie danych oraz wewnętrznymi standardami compliance
Oferujemy:
Realny wpływ na produkty danych budowane od zera dla spółek retailowych Grupy — od proof-of-concept po wdrożenia produkcyjne
Bezpośredni dostęp do kadry zarządzającej i dyrektorów działów w spółkach Grupy
Rozwój zawodowy i możliwość zdobycia doświadczenia w międzynarodowej grupie kapitałowej
Interdyscyplinarne środowisko pracy — współpraca ze specjalistami z obszarów IT, finansów, prawa i analityki
Dofinansowanie szkoleń, certyfikatów i nauki języków obcych
Stabilne zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę
Dobra znajomość Pythona w zakresie analizy danych i ML (pandas, NumPy, scikit-learn)
Praktyczne podstawy machine learningu: regresja, klasyfikacja, walidacja modeli (podział train/test, metryki typu precision, recall, F1) — udokumentowane projektami komercyjnymi, akademickimi lub własnymi
Umiejętność pracy z SQL
Realna, codzienna praktyka w pracy z narzędziami AI wspierającymi programowanie i analizę (Claude Code, GitHub Copilot lub równoważne)
Analityczne podejście i umiejętność syntezy dużych, nieuporządkowanych zbiorów danych w spójne wnioski
Bardzo dobra komunikacja w języku angielskim (język dokumentacji technicznej) i polskim (komunikacja z interesariuszami)
Znajomość zasad RODO i ochrony danych osobowych
Preferowane wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, data science, statystyki, matematyki, inżynierii przemysłowej lub pokrewnej. Równoważne doświadczenie praktyczne jest równie cenione - zależy nam na tym, co potrafisz, a nie tylko na tym, gdzie studiowałeś/aś.
Mile widziane:
Doświadczenie z danymi retail / e-commerce / FMCG (sprzedaż, ceny, zapasy, asortyment) — mocny atut
Doświadczenie z danymi logistycznymi lub łańcucha dostaw
Znajomość narzędzi wizualizacji danych i dashboardów (Power BI lub równoważne)
Znajomość prognozowania szeregów czasowych (np. Prophet) lub analizy elastyczności cenowej
Doświadczenie z Git oraz podstawy tworzenia aplikacji (FastAPI / React)
O projekcie:
Poszukujemy osoby na stanowisko Data Analyst, która dołączy do zespołu Transformacji i wesprze rozwój narzędzi analitycznych oraz modeli uczenia maszynowego dla spółek retailowych Grupy.
Głównym celem tej roli jest przekształcanie danych sprzedażowych, magazynowych i cenowych w analizy, modele oraz rozwiązania wspierające podejmowanie kluczowych decyzji biznesowych.
Na co dzień będziesz pracować na rzeczywistych danych detalicznych, zajmując się m.in. budową pipeline'ów analitycznych w Pythonie, tworzeniem modeli machine learning (segmentacja, klasyfikacja, prognozowanie, modelowanie elastyczności cenowej), rozwojem narzędzi analitycznych oraz przygotowywaniem analiz z zakresu process mining i task mining.
Zakres obowiązków:
Analityka i modelowanie danych retail
• Przygotowanie, czyszczenie i łączenie danych z wielu źródeł — sprzedaż, zapasy, ceny, promocje
• Budowa modeli ML: segmentacja produktowa, klasyfikacja, prognozowanie popytu, elastyczność cenowa, wykrywanie anomalii
• Analizy portfelowe kategorii produktowych — od diagnozy nieefektywności po symulacje wyników
Rozwój narzędzi analitycznych
• Budowa i utrzymanie pipeline’ów danych w Pythonie - od surowych ekstraktów po warstwę analityczną
• Rozwój aplikacji i dashboardów analitycznych (Python/FastAPI, React/Vue)
• Codzienne wykorzystanie narzędzi AI - od generowania i przeglądu kodu po automatyzację analiz
• Dokumentowanie logiki modeli, założeń i metryk - w celu zapewnienia przejrzystości i audytowalności
Process & Task Mining
• Wsparcie analiz na platformie task mining - budowa i utrzymanie modeli klasyfikacyjnych ML dla danych procesowych
• Identyfikacja wariantów procesów, wąskich gardeł oraz możliwości automatyzacji
• Współpraca z pozostałymi analitykami zespołu przy projektach process intelligence
• Zapewnienie zgodności prac analitycznych z obowiązującymi przepisami o ochronie danych oraz wewnętrznymi standardami compliance
Oferujemy:
Realny wpływ na produkty danych budowane od zera dla spółek retailowych Grupy — od proof-of-concept po wdrożenia produkcyjne
Bezpośredni dostęp do kadry zarządzającej i dyrektorów działów w spółkach Grupy
Rozwój zawodowy i możliwość zdobycia doświadczenia w międzynarodowej grupie kapitałowej
Interdyscyplinarne środowisko pracy — współpraca ze specjalistami z obszarów IT, finansów, prawa i analityki
Dofinansowanie szkoleń, certyfikatów i nauki języków obcych
Stabilne zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Realna, codzienna praktyka w pracy z narzędziami AI wspierającymi programowanie i analizę (Claude Code, GitHub Copilot lub równoważne)
Oczekuje się, że będziesz aktywnie korzystać z narzędzi AI do wspomagania codziennych zadań, co może oznaczać, że firma nie ma jeszcze w pełni rozwiniętych procesów lub zasobów, aby zapewnić pełne wsparcie.
🔴
Analityczne podejście i umiejętność syntezy dużych, nieuporządkowanych zbiorów danych w spójne wnioski
Może oznaczać, że dane są w złym stanie i będziesz musiał/a poświęcić dużo czasu na ich czyszczenie i porządkowanie, zanim będziesz mógł/mogła przejść do właściwej analizy.
🟡
Równoważne doświadczenie praktyczne jest równie cenione - zależy nam na tym, co potrafisz, a nie tylko na tym, gdzie studiowałeś/aś.
Chociaż brzmi to pozytywnie, może oznaczać, że formalne wykształcenie nie jest priorytetem, ale jednocześnie firma może nie mieć jasno określonych ścieżek rozwoju dla osób bez formalnego wykształcenia.
🔴
Doświadczenie z Git oraz podstawy tworzenia aplikacji (FastAPI / React)
Choć wymienione jako mile widziane, może oznaczać, że zakres obowiązków może wykraczać poza czystą analizę danych i wymagać podstawowych umiejętności deweloperskich.
🟡
Bardzo dobra komunikacja w języku angielskim (język dokumentacji technicznej) i polskim (komunikacja z interesariuszami)
Podkreślenie komunikacji z interesariuszami może sugerować, że będziesz musiał/a często tłumaczyć skomplikowane wyniki analiz na język zrozumiały dla osób nietechnicznych, co wymaga nie tylko wiedzy technicznej, ale i umiejętności miękkich.